Разница между параметром и статистикой

Что такое параметр?

Параметр - это значение, которое описывает какой-либо аспект популяции. Параметр может быть очень трудно определить, если не невозможно, особенно в большой популяции. Это где образцы и статистика вступают в игру.

Тем не менее, параметр может быть определен в очень небольшой популяции, где каждый человек может быть расположен с абсолютной уверенностью, например, в полностью неволе населения.

В этом случае вы можете рассчитать параметр напрямую, если все люди могут быть найдены и измерены, не пропуская ни одного человека.

Например, если у вас есть вольер, в который вы недавно поместили 100 птиц, и вас интересует средний размер птиц, вы можете буквально поймать каждую отдельную птицу для измерения..

Тогда вы можете рассчитать средний размер для всей этой популяции.

Часто, хотя мы заинтересованы в измерении некоторой ценности популяции, которая существует в дикой природе, где мы не можем найти и измерить каждого человека, поэтому мы можем только оценить параметр.

Для любого параметра, который нужно измерить в популяции, будет соответствующая статистика, которая может быть измерена на основе выборки..

Нормальная колоколообразная кривая популяции может быть охарактеризована двумя параметрами: средним (средним) и величиной вариации (обозначенной дисперсией и стандартным отклонением).

Эти параметры обозначены этими символами: µ для среднего, σ² для дисперсии и σ для стандартного отклонения. Параметр, который используется для указания общего размера населения, обозначается как N.

Это для населения. Мы используем статистику, чтобы попытаться приблизить эти значения.

Что такое статистика?

Статистика - это значение, которое является оценкой параметра. Статистика основана на выборке. Он рассчитывается на основе выборки из населения.

Выборка - это способ сбора информации или данных о населении без фактического подсчета или измерения каждого человека в населении..

Отбор проб часто необходим, так как зачастую невозможно измерить или подсчитать каждого человека в популяции, так как популяции часто велики, и может быть трудно найти каждого человека..

Например, если вы хотите измерить средний размер крошечной птицы в лесу, например. Если эта птица в изобилии, маленькая и ее трудно найти из-за всей растительности, то единственный способ получить реальное среднее значение популяции - это поймать каждую птицу и измерить каждую. Поскольку это невозможно, вы должны использовать программу выборки.

Птицы ловятся с помощью сетей тумана, но их можно размещать только в определенных местах, поэтому не все птицы будут влетать в них и попадаться. Это означает, что вы можете оценить только размер на основе вылова определенного количества (выборки) фактической популяции.

Вы можете использовать статистику, чтобы оценить вашу уверенность в оценке параметра населения. Это делается с использованием доверительных интервалов и таких статистических данных, как дисперсия и стандартное отклонение..

Таким образом, выборка представляет собой только одну часть совокупности, поскольку зачастую невозможно рассчитать значение на основе каждого индивида, составляющего совокупность. Нужно сделать предположения о населении и предположить, что выборка представляет население в некотором роде.

Чтобы оценить среднее значение и стандартное отклонение при использовании статистики, мы используем символы: x̅ для среднего значения, s² для дисперсии и s для стандартного отклонения. Статистика, используемая для указания общего размера выборки, определяется как n.

Эти значения рассчитываются по выборке, которая, как предполагается, представляет население.

Разница между параметром и статистикой

Определение:

Параметр - это описательная мера населения, в то время как статистика - это описательная мера выборки..

Население:

Статистика выборки используется в качестве оценки популяции, в то время как параметр является фактическим значением, найденным в популяции..

Мера:

Параметр может быть невозможно измерить, а статистику всегда можно измерить.

Символ:

Среднее или среднее значение параметра для популяции обозначается знаком µ, а значение x̅ в качестве статистики для выборки..

параметр:

Дисперсия параметра для населения обозначена σ² в то время как это обозначено с² в качестве статистики для образца.

Среднеквадратичное отклонение:

Стандартное отклонение параметра для населения обозначено σ в то время как это указано с s в качестве статистики для образца.

Численность населения:

Параметр для размера популяции задан как N, а статистика, представляющая размер выборки, дана как n.

Таблица сравнения различий между параметром и статистикой

ПАРАМЕТР	STATISTIC
Описательная мера населения	Описательная мера образца
Актуальная стоимость в популяции	Оценка стоимости в населении
Не всегда возможно измерить	Всегда возможно измерить
Среднее или среднее значение параметра указано с помощью μ	Среднее статистическое или среднее значение обозначается как x̅
Дисперсия обозначается σ2	Дисперсия обозначена с2
Стандартное отклонение обозначено σ	Стандартное отклонение обозначено с
Общая численность населения обозначена как N	Общий размер выборки обозначен n

 Краткое изложение различий между параметром и статистикой:

• Параметр - это описательное значение некоторого атрибута совокупности. Это фактическая стоимость.
• Статистика - это описательная ценность выборки населения. Это оценка параметра населения.
• Параметры часто не могут быть рассчитаны, особенно в условиях дикой природы, где слишком много людей, и найти всех людей невозможно.
• Поэтому выборка с использованием статистики используется для получения оценки параметров популяции.
• Насколько близко статистика подходит к фактическому параметру, можно проверить с помощью других статистических методов, таких как доверительные интервалы.
• Параметр может быть рассчитан в небольшой, закрытой популяции, в которой каждый человек может быть найден и измерен.
• Различные символы используются в статистике для обозначения параметра в сравнении со статистикой.
• Например, среднее значение параметра обозначено как µ, а среднее статистическое значение обозначено как x̅.